Srinivasaa HG, データ、分析、AIのグローバルヘッド at ウィプロ Srinivasaa HG データ、分析、AIのグローバルヘッド at ウィプロ

GenAIの潜在能力を解放する鍵：データの準備

MITが最近、95%の生成AI（GenAI）パイロットが本稼働に移行できないことを強調したとき、その発見は注目を集め、長期的な価値を確保することについての懸念を引き起こした。何人かの人にとって、これはGenAIが過大評価されているか、時期尚早であることを示唆しており、投資について慎重になるよう経営陣に促している。しかし、どのような統計でも、現実はより複雑である。WiproのState of Data4AI Report 2025では、企業のデータ戦略、成熟度、採用パターンを調査した。結論は明確である：GenAIの価値を決定する主な要因は、GenAIを動かすデータ資産とシステムの成熟度であり、技術そのものではない。データの準備がAIの成功の主な要因である理由最近のMITレポートは、GenAIパイロットを本稼働に移行する際の重大な課題を強調している。イノベーションは標準的であるが、幅広い影響力を持った展開はまだまれである。この課題はGenAIに限ったことではない。すべてのAIの形態を持つ組織のうち、14%のみがスケールに必要なデータの成熟度を達成している。成功は、先進的なツールやモデルよりも、ガバナンス、統合、データの品質に依存している。これは単なる技術の問題ではない。成功は、明確なデータ戦略、確立されたガバナンスポリシー、技術チームとビジネスチームの強力なコラボレーションに依存している。データの準備に投資する組織は、AIをシロされた実験から変革エンジンに変える。一方、データの準備を怠る組織は、最も先進的なAIツールでもビジネス目標を達成するのに苦労することになる。最終的に、AIの採用はアルゴリズムとインフラストラクチャーだけではなく、人、プロセス、データの基盤についても言えることである。企業が躓く理由：データの成熟度格差GenAIは大きな期待を持たれているが、多くの企業のAIイニシアチブは、組織全体のデータの成熟度が不足しているために、重大な影響を及ぼさない。データは、慎重に管理された資産と見なされるべきである。統一されたガバナンスフレームワークを確立し、データ管理者を割り当て、すべてのチームがデータプールに貢献することを保証することは、重要である。運用の有効性とモデルの精度の向上は、さまざまなシステムからの情報を組み合わせ、品質を向上させるために定期的に改良することに依存している。成熟したアーキテクチャー、高品質のガバナンス、先進的なAI戦略を持つ企業、つまり「フロントランナー」は、同業他社を大幅に上回っている。これらの企業はGenAIを本稼働に移行させ、コアプロセスに統合し、計測可能な成果を達成している。GenAIを大規模に取り組む：業界リーダーのデータ優先戦略GenAIをスケールするには、データの課題に対処する必要がある。データの断片化を診断し、トレーニングと展開のための統一された、高品質のリポジトリに投資する。もう1つの重要なポイントは、堅牢なガバナンスである。各部門にデータ管理者を任命し、説明責任と完全性を確保する。外部コンサルタントを起用し、確立されたフレームワークを利用して、最初からベストプラクティスとコンプライアンスを組み込むことを検討する。例えば、世界的な消費財会社は、消費者データを統一し、ビジネスとテクノロジーのコラボレーションを通じてデータ管理を進歩させ、段階的に改善することで、測定可能なROIを達成した。これにより、顧客の獲得とターゲットマーケティングが向上し、変革の全過程で結果が追跡された。この例は、GenAIをスケールし、測定可能な価値を達成している企業が、データの成熟度をイノベーションの鍵と見なしていることを示している。データの統合、ガバナンス、企業レベルの利用をマスターすることで、GenAIのビジネスへの影響が解放される。これがGenAIの潜在能力を実現するための核心的な議論である。データリーダーが実際の成果を達成する方法GenAIの期待は巨大であるが、多くの失敗が、多くのフロントランナーがデータの成熟度をマスターし、すばらしい仕事をしているという事実を隠している。鍵は、これらの企業がデータ優先のアプローチを採用していることにある。ビジネスクリティカルな課題、たとえばロジスティクス、品質、またはドキュメントのレビューに焦点を当てることで、組織はAIの努力が結果をもたらすことを保証する。GenAIの成功した展開は、堅実なデータの基盤、中央集権的でクリーンな情報、堅牢なガバナンスから始まる。ビジネスのニーズに焦点を当てることで、組織はAIの努力が結果をもたらすことを保証する。データを戦略的な資産と見なすには、継続的な投資と、チーム間の所有権が必要である。コラボレーションはデータセットを洗練し、結果を検証し、プロセスを強化することで、コストの節約、生産性の向上、情報に基づいた意思決定を促進する。これにより、AIは高額な実験からビジネスエンジンへと変化する。企業リーダーが有形な成果を生み出す方法企業のリーダーは、GenAIを実装する際に、以下の4つのステップに従うべきである。 組織全体のデータとテクノロジーの現在の状態を評価する。 ガバナンスの確立、明確な説明責任、スケーラブルなテクノロジーの利用を優先し、ビジネスチームとテクニカルチームが統一された基盤から作業できるようにする。 データを中央集権化し、ビジネス目標との整合性を保つために継続的に更新する。 チームをツールと知識でエンパワーメントし、測定可能な改善を推進する。 データのガバナンスをコアインフラストラクチャーと見なすリーダーは、変革を達成する。一方、遅れると後手に回る。鍵は、強力なガバナンス、クロスファンクショナルな所有権、プロセスの規律を提供するテクノロジーソリューションに投資することである。これにより、組織は断片的なパイロットから企業全体の価値へとシフトし、GenAIのビジネス成果を達成し、次のイノベーションの波の利益を享受するための基盤を整える。